心理学中最持久的观点之一，可以追溯到一个多世纪前的威廉·詹姆斯时代，是人类行为并非单一过程的产物，而是不同专业子系统相互作用的反映。这种观点认为，这些系统通常无缝地相互作用以决定行为，但有时它们可能会竞争。最终结果是大脑有时会与自身争论，因为这些不同的系统对我们应该做什么得出不同的结论。
造成这些内在分歧的主要区别在于自动化过程和受控过程之间。系统1通常是自动的、情感的和基于启发式的，这意味着它依赖于心理“捷径”。”它会快速地为出现的问题提出直观的答案。系统2与受控过程紧密对应，它是缓慢的、费力的、有意识的、基于规则的，并且也可以用来监控系统1提供的答案的质量。如果系统2确信我们的直觉是错误的，那么它能够纠正或推翻自动判断。
理解这些系统的一种方式是将它们概念化为驾驶汽车所涉及的过程：新手需要依赖受控处理，需要集中注意力于一系列需要精神努力且容易被任何干扰打断的操作。相比之下，熟练的驾驶员依赖于自动化过程，可以有效地执行相同的任务，同时进行其他活动（例如与乘客聊天或收听广播电台）。当然，在必要时，例如在极端天气、交通拥堵或机械故障的情况下，他或她总是可以切换到更深思熟虑的处理。
在决策方面，系统2的描述与标准经济理论预设的理性、通用处理器非常相似。尽管这些经济模型为决策理论的发展提供了强大而统一的基础，但数十年来对这些主题的研究产生了大量的证据，表明在实践中，这些模型并不能令人满意地描述实际的人类行为。例如，几十年来人们已经认识到，人们对损失比对收益更敏感，这种现象被称为损失厌恶。这与经济理论不符，但似乎是硬编码到大脑中的。
观察到的决策特异性的一个主要原因可能是，受控处理仅占我们整体行为的一部分，并且在某些情况下可能会面临来自系统1中特定领域的自动化过程的激烈竞争。普林斯顿大学心理学家亚当·奥尔特及其同事最近对这种现象进行了令人信服的演示，他们研究了上下文线索的细微变化（例如改变字体的易读性）如何促进系统1和系统2处理之间的切换。
在一系列巧妙的实验中，作者操纵了各种刺激集的“感知流畅度”。换句话说，他们让人更难理解或解读他们被要求判断的场景。例如，在一个实验中，参与者被问及一系列问题，称为认知反思测试，旨在评估系统1直觉过程在决策中的参与程度。在这个测试中，本能反应的答案总是错误的。（一个例子：如果一个球棒和一个球加起来花费1.10美元，并且球棒比球贵1美元，那么球的价格是多少？如果你发现自己想要喊出“当然是10美分”，那么你属于大多数人，但可悲的是也是错误的。）奥尔特等人发现，通过简单地使问题更难以阅读（通过使用灰色、缩小尺寸的字体），参与者似乎转向更审慎的系统2反应，因此回答正确的问题更多。
作者在各种情况下重复了这种效果。例如，他们降低了MP3播放器评论中作者署名的可读性。结果，参与者较少受到评论者表面能力的影响，而这种能力本应基于观看他或她的照片，更多地受到评论实际内容的影响。在另一种情况下，他们要求参与者在评估统计信息时要么皱眉，要么鼓起脸颊。前一种活动是认知努力的线索，因此导致对（不正确的）直觉的依赖性降低，而更多地依赖于冷静的分析性思维。
这些例子之所以重要，有几个原因。最微不足道的是，它们很好地例证了研究人员在寻找有趣的新方法来证明所谓的两个系统的存在方面的独创性。然而，更重要的是，它们开始解决一个迄今为止在很大程度上被忽视的问题，即各种系统究竟为什么以及何时被用于判断。这项工作可以更准确地预测何时会启用相应的系统。
最后，这里说明的例子有可能有助于如何有用地应用这些系统来构建促进更明智决策的环境。与此类似，行为经济学最近的一个动向旨在承认日常决策的局限性（例如，工人显然不愿意为401K计划缴款），因此以鼓励更好选择的方式设计制度（例如，引入退休储蓄的默认选项）。理查德·塞勒领导的工作表明，当人们被要求承诺在遥远的未来（而不是现在）存钱时，他们最终会做出更经济理性的决定。这是因为系统2似乎负责制定与未来相关的决策，而系统1对当下更感兴趣。
当然，关于多系统模型仍然存在许多悬而未决的问题，尤其是这些提出的系统在多大程度上真正存在并且是真正可分离的。神经科学与传统实验心理学的受欢迎的结合引发了一些关于这些系统究竟如何在何处在大脑中实例化的争论。尽管有大量证据表明，近似受控和自动处理的多个系统之间存在一定程度的分离，其中大脑的某些部分，例如额叶皮层（受控）和边缘区域（自动）与这些过程有关，但似乎极不可能存在专门的、独立的、子系统在神经水平上特定于这些处理模式。因此，一个重要的问题是，在心理学层面描述的系统类型是否与信息在大脑中组织和处理的方式良好地类似。诸如奥尔特等人研究的工作表明，越来越具体地了解启用这些不同系统的情况和条件非常重要，这将证明对于理解这些多系统如何在神经水平上相互作用至关重要。
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《心智 Matters》由乔纳·莱勒编辑，他是博客额叶皮层和书籍普鲁斯特是神经科学家背后的科学作家。